![][1]
Привет, Хабрахабр!
В [этом][2] посте уже упоминался PyMC3. Там можно почитать про основы MCMC-сэмплирования. Здесь я расскажу про вариационный вывод ([ADVI][3]), про то, зачем все это нужно и покажу на довольно простых примерах из галереи PyMC3, чем это может быть полезно. Одним из таких примеров будет байесовская нейронная сеть для задачи классификации, но это в самом конце. Кому интересно — добро пожаловать!
[Читать дальше →][4]
[1]:
https://raw.githubusercontent.com/pymc-devs/pymc3/master/docs/pymc3_logo.jpg
[2]:
https://habrahabr.ru/company/wunderfund/blog/279545/
[3]:
https://arxiv.org/abs/1603.00788
[4]:
https://habrahabr.ru/post/322716/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=feed_posts#habracut